3 research outputs found

    SystĂšme de vision Ă  haute gamme dynamique auto adaptable

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    High dynamic range (HDR) image generation using temporal exposure bracketing is widely used to recover the whole dynamic range of a filmed scene by fusion of two or more low dynamic range (LDR) images. Temporal exposure bracketing technique should be employed for static scenes and it cannot be applied directly for dynamic scenes. Motions introduced by moving objects in the LDR stack images create ghosts artifacts in the reconstructed HDR image. In this thesis, we have studied and evaluated a large nuber of algorithms used to correct or avoid these artifacts and we mad a trade-off between robustness and complexity in order to propose a real-time HDR video generation system.The real-time HDR image generation system is implemented on a FPGA circuit. This FPGA-based smart camera is presented with some experimental results to demonstrate the selected method and design efficiency. The proposed system enables HDR video streams, including ghost removal processing, to be generated at 60 f ps for a full sensor resolution (1280 × 1024).La gĂ©nĂ©ration d’images Ă  grande gamme de dynamique (HDR) Ă  l’aide de plusieurs expositions est largement utilisĂ©e pour rĂ©cupĂ©rer la gamme de dynamique entiĂšre d’une scĂšne filmĂ©e. La technique se base sur la fusion de deux images (ou plus) Ă  faibles gamme de dynamique(LDR). Cependant, cette technique doit ĂȘtre utilisĂ©e pour les scĂšnes statiques et elle ne peut pas ĂȘtre appliquĂ©e directement pour les scĂšnes contenant du mouvement. Les mouvements introduits par les objets dans les images de pile d’images LDR crĂ©ent des artefacts fantĂŽmes dans l’image HDR reconstruite.Dans cette thĂšse, nous avons Ă©tudiĂ© et Ă©valuĂ© un grand nombre d’algorithmes utilisĂ©s pour corriger ou Ă©viter ces artefacts. Nous avons fait un compromis entre robustesse et complexitĂ© dans le choix de la mĂ©thode permettant la suppression de cet artefact afin de proposer un systĂšme de gĂ©nĂ©rationde vidĂ©o HDR en temps rĂ©el (camĂ©ra intelligente). Ce dernier est implĂ©mentĂ© sur un circuit FPGA.Cette camĂ©ra intelligente basĂ©e sur un FPGA est prĂ©sentĂ©e avec des rĂ©sultats expĂ©rimentaux de la conception dĂ©montrant l’efficacitĂ© de la mĂ©thode sĂ©lectionnĂ©e. Le systĂšme proposĂ© permet de gĂ©nĂ©rer des flux vidĂ©o HDR, y compris le processus de suppression des artefacts fantĂŽmes, Ă  60images/s pour une rĂ©solution de capteur complĂšte (1280 × 1024)

    High dynamic range vision system auto adabtale

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    La gĂ©nĂ©ration d’images Ă  grande gamme de dynamique (HDR) Ă  l’aide de plusieurs expositions est largement utilisĂ©e pour rĂ©cupĂ©rer la gamme de dynamique entiĂšre d’une scĂšne filmĂ©e. La technique se base sur la fusion de deux images (ou plus) Ă  faibles gamme de dynamique(LDR). Cependant, cette technique doit ĂȘtre utilisĂ©e pour les scĂšnes statiques et elle ne peut pas ĂȘtre appliquĂ©e directement pour les scĂšnes contenant du mouvement. Les mouvements introduits par les objets dans les images de pile d’images LDR crĂ©ent des artefacts fantĂŽmes dans l’image HDR reconstruite.Dans cette thĂšse, nous avons Ă©tudiĂ© et Ă©valuĂ© un grand nombre d’algorithmes utilisĂ©s pour corriger ou Ă©viter ces artefacts. Nous avons fait un compromis entre robustesse et complexitĂ© dans le choix de la mĂ©thode permettant la suppression de cet artefact afin de proposer un systĂšme de gĂ©nĂ©rationde vidĂ©o HDR en temps rĂ©el (camĂ©ra intelligente). Ce dernier est implĂ©mentĂ© sur un circuit FPGA.Cette camĂ©ra intelligente basĂ©e sur un FPGA est prĂ©sentĂ©e avec des rĂ©sultats expĂ©rimentaux de la conception dĂ©montrant l’efficacitĂ© de la mĂ©thode sĂ©lectionnĂ©e. Le systĂšme proposĂ© permet de gĂ©nĂ©rer des flux vidĂ©o HDR, y compris le processus de suppression des artefacts fantĂŽmes, Ă  60images/s pour une rĂ©solution de capteur complĂšte (1280 × 1024).High dynamic range (HDR) image generation using temporal exposure bracketing is widely used to recover the whole dynamic range of a filmed scene by fusion of two or more low dynamic range (LDR) images. Temporal exposure bracketing technique should be employed for static scenes and it cannot be applied directly for dynamic scenes. Motions introduced by moving objects in the LDR stack images create ghosts artifacts in the reconstructed HDR image. In this thesis, we have studied and evaluated a large nuber of algorithms used to correct or avoid these artifacts and we mad a trade-off between robustness and complexity in order to propose a real-time HDR video generation system.The real-time HDR image generation system is implemented on a FPGA circuit. This FPGA-based smart camera is presented with some experimental results to demonstrate the selected method and design efficiency. The proposed system enables HDR video streams, including ghost removal processing, to be generated at 60 f ps for a full sensor resolution (1280 × 1024)

    Ghost removing for HDR real-time video stream generation

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    International audienceHigh dynamic range (HDR) imaging generation from a set of low dynamic range images taken in different exposure times is a low cost and an easy technique. This technique provides a good result for static scenes. Temporal exposure bracketing cannot be applied directly for dynamic scenes, since camera or object motion in bracketed exposures creates ghosts in the resulting HDR image. In this paper we describe a real-time ghost removing hardware implementation on high dynamic range video flow added for our HDR FPGA based smart camera which is able to provide full resolution (1280 x 1024) HDR video stream at 60 fps. We present experimental results to show the efficiency of our implemented method in ghost removing
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